通义千问系列AI开源模型升至Qwen2：5个尺寸，最高 128K tokens

IT之家 6 月 7 日消息，通义千问（Qwen）今天宣布经过数月的努力，Qwen 系列模型从 Qwen1.5 到 Qwen2 的重大升级，并已在 Hugging Face 和 ModelScope 上同步开源。

IT之家附上 Qwen 2.0 主要内容如下：

• 5 个尺寸的预训练和指令微调模型，包括 Qwen2-0.5B、Qwen2-1.5B、Qwen2-7B、Qwen2-57B-A14B 以及 Qwen2-72B
• 在中文英语的基础上，训练数据中增加了 27 种语言相关的高质量数据；
• 多个评测基准上的领先表现；
• 代码和数学能力显著提升；
• 增大了上下文长度支持，最高达到 128K tokens（Qwen2-72B-Instruct）。

模型基础信息

Qwen2 系列包含 5 个尺寸的预训练和指令微调模型，其中包括 Qwen2-0.5B、Qwen2-1.5B、Qwen2-7B、Qwen2-57B-A14B 和 Qwen2-72B。

模型 Qwen2-0.5BQwen2-1.5BQwen2-7BQwen2-57B-A14BQwen2-72B参数量 0.49B1.54B7.07B57.41B72.71B 非 Embedding 参数量 0.35B1.31B5.98B56.32B70.21BGQATrueTrueTrueTrueTrueTieEmbeddingTrueTrueFalseFalseFalse上下文长度 32K32K128K64K128K

在 Qwen1.5 系列中，只有 32B 和 110B 的模型使用了 GQA。这一次，所有尺寸的模型都使用了 GQA，以便让大家体验到 GQA 带来的推理加速和显存占用降低的优势。

模型评测

相比 Qwen1.5，Qwen2 在大规模模型实现了非常大幅度的效果提升。我们对 Qwen2-72B 进行了全方位的评测。

在针对预训练语言模型的评估中，对比当前最优的开源模型，Qwen2-72B 在包括自然语言理解、知识、代码、数学及多语言等多项能力上均显著超越当前领先的模型，如 Llama-3-70B 以及 Qwen1.5 最大的模型 Qwen1.5-110B。

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